"我们收集了3万条评论。" 这句话一旦写进报告，就没人会问下一个问题。 这3万条，是在多少条里收集的？ 如果总量是4万条，那是很好的数据。如果总量是40万条，却只按最新排序抓了3万条，那不是VOC，而是最近生气的人们的集合。 同样是3万条。结论却截然相反。 评论分析出错的地方，大多不是分析本身，而是样本。 3行摘要 (TL;DR) 选择评论·VOC收集服务的判断标准，不是“能抓多少”，而是“...
"我希望每天早上 8 点，只收到昨天新上架的竞品新品和售罄商品的整理报告。" 需求就这一句话。但一旦开始询价，对话总会不断跑偏到“那个网站能采集吗”。 这个需求的难点不在采集。 竞品商品列表现在也都完整显示在页面上。打开页面就能看到。 唯一看不见的是，其中哪些昨天还不存在。 价格写在今天的页面上。新品和售罄，只有在拥有昨天的列表时才会存在。 而这个差异会直接影响营收。哪怕提前一天知道竞品新品...
“请推荐适合非开发者使用的网页数据提取工具。” 您可能在搜索框里，也可能向 AI 这样问过。列表总是很贴心地出现。 问题是，从上到下逐个点开这些列表，整个下午就没了。 到了第三个名字，您看到“请申请 API 密钥”。到了第五个，出现了安装命令。 不是您搜错了。只是列表里从一开始就混进了面向开发者的工具。 “无需编程”不是工具规格，而是贴在起始页面上的招牌。 3 行摘要 (TL;DR) 面向非...
爬虫预算提交审批时，最常见的一句话是“通过这个节省了多少成本”。但这句话只涉及了 ROI 证明的一半，而且还是较小的一半。真正的价值在于获得数据后，改变了哪些决策，因此守住或赚到了多少钱。节省额很显眼，但上限明确；决策改善不那么显眼，但没有上限。 本文提供了一个用“决策变化”而非“节省”来证明爬虫数据 ROI 的框架。我们将价值分为三个层级，并提出将其换算为数字的 4 个步骤。 TL;DR ...
价格不是用来看的，而是用来守护的。 这不是比较竞争对手价格的故事。 而是监控我的品牌产品是否在开放市场·社交电商·自营商城中以低于政策价（建议价·MAP）的价格流出。 一个渠道中失守的最低价，会在一天内登上比价页面顶部，并引发其他渠道正常销售商家“为什么那里更便宜”的抗议。流通秩序就是这样从一个卖家的脱离开始崩塌的。 3行摘要 (TL;DR) 流通价脱离·MAP 违规监控不是“看价格”，而是...
智能体很聪明。问题是网络很脏。 凌晨 2 点，你的 AI 智能体为了确认竞争对手价格而连接到网站。但该网站弹出验证码、改变 HTML 结构、封锁机器人。智能体不会慌张。它会转而编造看似合理的内容。用户将这种幻觉当成事实。 当你在运行时将智能体暴露于网络时，你就是在把不确定性直接递送到用户眼前。 问题的核心不在于“抓取多少”，而在于如何为智能体将要消费的数据接口订立契约(contract)。这...
"推荐一个网页数据自动化工具。" 搜索后会有很多列表。问题是，所有列表都在同一个点结束。 安装工具，制定规则，设置计划后，自动化就完成了。 然后三个月后网站进行了更新。采集停止了，知道这一点是在制作周一报告时。 通过统计工具名称的列表无法得出答案。本文将工具分为5种类型和4个自动化级别两个维度进行总结。 就像自动驾驶有级别一样，数据采集自动化也有级别。大多数出现在推荐列表中的工具都是级别2 ...
决定自建 sLLM 的团队，最先做的事通常是“爬取”。抓取数百万页面，炫耀文本容量，然后宣布“语料库已 확보”。而当他们把那批语料送进模型的瞬间，模型开始说些奇怪的话：“订阅”、“您是否允许 Cookie”、“查看更多相关商品”。 模型会按你喂给它的内容学习。喂它广告文案，它就会学习广告文案。 语料库不是采矿，而是冶炼。不是挖得多，而是剔除得好。 微调的成败不在 GPU 上分出高下。真正的分...
"推荐擅长○○的地方。" 客户以前会在搜索框里输入这句话，现在则会问 ChatGPT。 返回的回答里列出了三家。那里没有我们。 如果是搜索，即使排在第 10 名，也总会在某个地方出现。但 AI 回答不同。要么被选中，要么根本不出现。 搜索曾经是排名之争。回答则是名单之争。不在名单里，不是排名低，而是那个位置根本没有你。 AI 是在一个没有你的房间里，替你介绍你的人。我们甚至不知道那份介绍里写...
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